Hybridejä mainenarratiiveja, tunteella ja teknologialla – väitöstilaisuus 16.6.2017

Screen Shot 2017-06-06 at 00.19.27VTM Salla-Maaria Laaksonen eli allekirjoittanut väittelee 16.6.2017 kello 12 Helsingin yliopiston valtiotieteellisessä tiedekunnassa aiheesta “Hybrid narratives – Organizational Reputation in the Hybrid Media System“. Tervetuloa mukaan väitöstilaisuuteen kuulemaan akateemista debattia organisaatiomaineesta ja verkkojulkisuudesta! Alla lyhyt yhteenveto tutkimuksesta.

***

Tutkin väitöskirjassani sitä, miten yrityksiä ja muita organisaatioita koskevat mainetarinat muodostuvat hybridissä mediatilassa. Tutkimusongelma on kaksitahoinen: tutkin, miten uusi viestintäympäristö vaikuttaa organisaatiomaineen muodostumiseen, ja toisaalta sitä, minkälaisia kognitiivisia ja emotionaalisia vaikutuksia maineella ja mainetarinoilla on. Hybridi mediatila on viestinnän tutkimuksen tuoreehko käsite (Chadwick 2013), joka pyrkii ymmärtämään nykyistä mediamaisemaa. Hybridiys viittaa eri mediamuotojen sekoittumiseen: sosiaalisen median ja perinteisen median sisällöt ja muodot elävät verkkojulkisuudessa vahvasti sekoittuneena.

Tarkastelen väitöskirjassani hybridia mediatilaa tarinankerronnan paikkana. Tästä näkökulmasta jokainen blogikirjoitus tai twiitti on pieni kertomus, jollaisia teknologia kutsuu meitä kertomaan arjesta ja kokemuksistamme. Monet kertomuksista käsittelevät suorasti tai epäsuorasti yrityksiä ja muita organisaatioita – jolloin ne ovat määritelmällisesti mainetarinoita. Niitä on jaettu arjessa aikaisemminkin, mutta teknologia mahdolistaa uudenlaista tarinankerrontaa: tarinat leviävät lähipiiriä laajemmalle, ne arkistoituvat, ja nistä tulee etsittäviä ja muokattavia.

Osa verkon teknologioista toimiikin tarinankerronnan apuvälineinä hyvin erityisellä tavalla: ne järjestävät, kuratoivat ja muovaavat kertomuksia yhdistämällä erilaisia tarinanpalasia yhteen näkymään. Näin toimii esimerkiksi joukkovoimin ylläpidetty tietosanakirja Wikipedia tai verkon sisältöä penkovat hakukoneet. SIksi hybridissä mediassa maineen tarinankertojina toimivat sekä ihmistoimijat että teknologia yhdessä. Väitöskirjani pohjalta esitänkin, että teknologia muuttaa niitä tapoja, joilla sidosryhmät kertovat tarinoita organisaatioista. Verkkojulkisuuden alustoilla syntyvissä tarinoissa sekoittuvat paitsi eri mediamuodot, myös faktat ja mielipiteet sekä rationaalinen ja emotionaalinen sisältö.

Väitöskirjani korostaakin tunteiden merkitystä maineelle. Niin maineen tutkimuksessa kuin erilaisissa mainemittareissakin on perinteisesti keskitty rationaalisiin ominaisuuksiin: tuotteiden laatuun, johtajuuteen, taloudelliseen menestykseen. Maine näyttäisi kuitenkin olevan yhtä paljon myös emotionaalinen käsite. Organisaatioita käsittelevät kertomukset verkossa ovat hyvin tunnepitoisia: yritysten kanssa ihastutaan ja vihastutaan, niiden ympärille rakentuu faniyhteisöjä ja vihaisia kohuyhteisöjä. Teknologian ominaisuudet emoji-hymiöistä tykkää-nappulaan myös kannustavat ilmaisemaan tunteita.

Eikä tunteissa ole kyse vain ilmaisusta. Väitöskirjan osatutkimuksessa osoitettiin, että hyvä ja huono maine näkyvät eri tavoin koehenkilöiden kehollisissa reaktioissa, kun he lukevat yritystä koskevia verkkouutisia tai verkkokommentteja. Maine on siis myös tulkintakehys: tiedostamaton, kehollinen reaktio, joka ohjaa ihmisen toimintaa esimerkiksi ostoksilla valintatilanteessa.

Mainetutkimuksen näkökulmasta rakennankin työssäni uudenlaista kulmaa mainetutkimukseen. Mainetta on perintisesti tutkittu joko organisaation taloudellisena voimavarana tai tulkinnallisena elementtinä sidosryhmien mielissä. Tässä työssä määrittelen maineen viestinnällisenä ilmiönä, joka on olemassa yksilöiden tulkintakehyksenä sekä sosiaalisesti rakentuneina narratiiveina. Mainenarratiiveilla on kuitenkin myös mitattavia vaikutuksia niitä lukeviin ihmisiin ja heidän tulkintakehyksiinsä. Siksi sekä maine että mainetarinat ovat organisaatioille aineetonta pääomaa.

Väitöskirja koostuu viidestä artikkelista ja yhteenvetoluvusta. Artikkeleissa on käytetty neljää eri aineistoa: viestinnän ammattilaisten haastatteluja, sosiaalisen median verkkokeskusteluaineistoja, Wikipedia-aineistoa sekä psykofysiologisia mittauksia. Näin ollen tutkimus yhdistää metodisesti laadullista, narratiivista analyysia kokeelliseen tutkimukseen.

***

TLDR; “Hybridi mainetarina syntyy kun 😩 ja 👾 yhdessä käyttäen apunaan📱💻, muodostavat 📜💌📜 , jotka verkkojulkisuudessa 💾 ja 📢 ja joilla on 📉 vaikutuksia 🏭🏨 🏢:lle.” (ref. Your Research, emojified)

Väitöskirjan elektroninen versio on luettavissa E-thesis -palvelussa.

Väitöskirjaa ovat rahoittaneet Liikesivistysrahasto ja Tekes.

Suomi24 Data Science Hackathon – results and afterthoughts

The availability of large data sets and digital material is changing the landscape of research within social sciences and humanities. At the same time, tools and the understanding necessary to utilize such data are often lacking. To tackle this problem, during the last weekend of May we organized a Data Science hackathon around a newly opened data set of Suomi24, the largest online discussion forum in Finland with 1.9 million monthly visitors.

The hackathon was organized by the Citizen Mindscapes research collective, University of Helsinki, Futurice Oy and Aller Media Oy. The event was also part of Nordic Open Data Week and organized in cooperation with Open Knowledge Foundation. The main goal of the event was to allow researchers and coders work together and find new ways of collaborating in the field of data science. We built four different teams consisting of coders and researchers to figure out research problems and create solutions and demos to find their answers.

The dataset used in the event was the almost entire database of Suomi24 online forum discussions ranging from 2001 to 2015, consisting of hundreds of thousands of posts and altogether over 123 million words – a set of data rather impossible to study comprehensively using traditional methods from social science or humanities. Below is a summary of the work and results discovered by the teams.

Rhythms of Human Life in Suomi24

This team was interested in the life cycle of topics in Suomi24. A typical way of studying topics is creating a list of words and querying the data with the words. As one exercise this team tracked the conversations related to jealousy using a list of fifteen related words. They noted that in general the talk about jealousy has increased during the time span of the data. Maybe people were not so used to talk about personal issues online but year by year it is getting more common? Further, the analysis shows that jealousy words peak during January and in May; on the contrary in December discussions on the topic are rare. The team hypothesized that this relates to the well-known phenomenon of finding a summer fling, or the aftermath of all the Christmas parties.

b0hp85WFY244R2vE3HiXcCgd1qz8rSyCIypof7WUGGQ

User Modeling and Micro Level Interactions

This team focused on tracking down different interaction types, recognizing positive/negative discussions, and finding out what words or linguistic features are predicting longer discussion threads. In essence these questions directly relate to a very practical problem of how to create interaction in the online sphere and produce text so that the writer can create engagement. The team decided to simply measure this using the length of the thread as the dependent variable, and using MDL (Minimum Description Length) started searching for the linguistic features that are typical to long or short conversation threads. Limiting the analysis to conversation sections related to babies and society, they identified some discreet words, topics and features of the text that are typical for short and long threads (see table below).

 SHORT LONG
baby section: inconvenient topics (pregnancy, test, symptoms, miscarriage, periods)
society section: god, work, human
baby section: boy, kid, man, girl, mother, movie
society section: Jesus, forest, baptize
asking, short sentences, question mark, words indicating uncertainty (mikä mutta vai jos), colloquialism subordinate clauses, certain conjunctions (että, vaikka, ja), quotations, commas

Forecasting the Economy

Our forecasting team decided to study what words and topics get accentuated during a financial downturn, and to check whether the online discussions could be used as a tool to predict the economical situation. The theoretical idea behind this question comes from John Maynard Keynes’s notion of animal spirits; the instincts, fears and emotions ostensibly influence and guide human behavior, and through that also affect the economic cycle. In order to answer their questions the team obtained additional data sets regarding Finnish GDP and private household consumption from the National Statistics Finland. An index to measure economic uncertainty in the discussions by a set of key words was created using previous studies as a source. An OLS regression model was tested but didn’t have large explanatory power with this data set. Nevertheless, in the next part of the analysis the team  identified the words whose frequencies rose during the months of the crisis years 2008 and 2009. So, if the economical situation is going down, what are the words people use more often? The identified words were: bar, mother-in-law, poem, weapon, bank, electricity, unemployed, lonely, Easter, girlfriend. We do hope these words are not related to a single story!

Cats versus Dogs

Our last team decided to solve the old Internet dilemma of cats versus dogs once and for all. It is well known that Internet belongs to cats. But how about Suomi24? Are cats also the most prominent animals there? Different statistics were extracted from the data, but the situation kept looking bad for cats: dogs are mentioned more often across the data. Also the amount of users who talk about dogs versus cats is larger. A final analysis was conducted to see whether other topics that cat/dog persons talk about actually differ. The results show what cat people do talk more about mathematics, where as dog persons talk about poop. This whole exercise of course was just a humorous example of what to do with the data, and how to twist the data so that a needed answer can be found – it is just a matter of what to measure. A critical point to note is thus that one should be cautious of different black boxes of data analytics: there might have been other statistics behind the ones that you are shown.

Screen Shot 2015-06-03 at 16.02.51

Some afterthoughts

Apart from the fantastic results from the demos the whole event of course was a learning experience. Most important observation is the need for multidisciplinary knowledge and skills within the teams. Without a more general, wider knowledge about the societal phenomena that are affecting the creation of such social big data in the first place it is not possible to draw relevant conclusions. Our hypotheses of the jealousy discussion, for instance, are pure speculations for now, but probably a dwell into social psychology research on the topics would take us lot further.

Also there’s a clear need to better understand the context of the words studied, as their meaning can be heavily dependent on that. Based on the cat vs. dogs analysis, for instance, we can’t say whether the discussions about cats or dogs are actually pro-cats or pro-dogs or are people actually just complaining about the neighbors pet – this would need deeper analysis regarding the context and tone of the messages.

And of course during two days you probably will not learn that many new skills but rather utilize the old ones in a new context. So no two-day magic crash courses to python coding actually happened, but hopefully some broadening of mindscapes for researches both in social and computational sciences!

  • The Suomi24 data set can be explored through FinCLARIN’s Kielipankki Korp-interface. Full data set is available for download for research purposes.
  • Follow Citizen Mindscapes researcher collective in Twitter.
  • Team members: Rhythms team Pasi Karhu, Limae Phuah, Omar El-Bagawy, Jaakko Suominen, Krista Lagus, Minna Ruckenstein; User Modeling team Antti Rauhala, Krista Lagus; Forecasting team Kimmo Nevanlinna, Timo Nikkilä, Joonas Tuhkuri; Cat vs. Dogs group Matti Nelimarkka, Salla-Maaria Laaksonen.

This post is a cross-posting from Opennorcids.org

Ajatuksenvirtaa Helsinki Digital Humanities Daystä

Joulukuun 3. vietettiin Helsinkin yliopistokollegiumin järjestämää Digital Humanities -päivää. Päivä oli tarkoitettu tutkijoille ja muille aiheesta ja uudesta tutkimualueesta kiinnostuneille. Väkeä löytyikin salin täydeltä! Ehdin itse olla paikalla vain aamupäivän, mutta tässä muutamia tuntoja.

Päivän aluksi Arto Mustajoki lähti etsimään “digitaalisen humanismin” määritelmää. Lainausmerkit erityisesti siksi, että toimivaa suomennosta termille ei oikein ole löytynyt (ks. mielenkiintoista keskustelua aiheesta Qaiku-ryhmässä). Siksi tässä blogikirjoituksessa taidan pysytellä lyhenteessä DH.

Wikipedia määrittelee DH:n seuraavasti:

Digital humanities is an area of research and teaching at the intersection of computing and the disciplines of the humanities. Developing from the fields of humanities computing, humanistic computing, and digital humanities praxis digital humanities embraces a variety of topics, from curating online collections to data mining large cultural data sets. (3.12.2014)

Lähtökohta päivälle oli vahvasti humanistisissa tieteissä. Aamulla esiteltiin esimerkkejä muun muassa Shakespearen teosten analyysista kieleen keskittyvällä lattice analysis -menetelmällä (lattice on suomeksi hila, mutta en ole nähnyt käytössä analyysimenetelmälle varsinaista suomennosta?) japanilaisen taiteen hakemistoihin ja historiallisiin karttoihin ja karttatietokannan rakentamiseen osin joukkoistettuna.

Itselleni avartavin oli paraikaa Yliopistokollegiumissa vierailevan Caroline Bennettin (Sussex University) puheenvuoro, jossa käsiteltiin paitsi lyhyesti Sussexissa ensi vuonna starttaavaa Humanities Labia, myös yleisesti digitalisoitumisen vaikutusta tieteeseen ja käsityskykyymme. Bennettin mukaan digitalisoitumisessa tai DH:ssa on kysymys tutkimusmateriaalin muutoksesta, mutta samalla muutos vaikuttaa siihen, miten ylipäänsä näemme ja koemme tutkimuskohteemme. Hän muistutti, että kriittinen asenne olisi syytä säilyttää, mutta lähteä rohkeasti kokeilemaan monitieteisesti uusia menetelmiä avoimesti ja verkostuen. Mutta peruspohja on tieteessä: valmiit työkalut ovat aina vain työkaluja, jotka antavat vastauksia, mutta eivät kerro meille kysymyksiä.

Kytkeytyy siis hyvin big data -pöhinän ympärillä käytävään tutkimuksen perusongelmaan: dataa on, ja siitä voidaan kaivaa vaikka mitä, mutta so what? Kuka esittää oikeat kysymykset ja mitä merkitystä niillä todella on? Kuten vierustoverini osuvasti luennolla kysäisi: jos Shakespearen tuotannosta ei oltu ilman data-analyysia osattu löytää kolmea muusta tuotannosta selkeästi erottuvaa teosta kaikkien luettujan vuosisatojen ja tutkimusenkaan jälkeen, onko eroilla oikeasti jotain väliä?

Juuri siksi monitieteisyys ja datasokeuden välttäminen ovat niin tärkeitä asioita. Itse näkisin, myös jonkun luennoiman esittämän ajatuksen mukaan, että digitaaliset automaattiset menetelmät ovat hyvä keino exploratiivisesti sukeltaa dataan, mutta sen jälkeen olisi hyvä paneutua yksityiskohtiin laadullisesti tai määrällisesti; esimerkiksi selvittää täsmällisemmin, miten ne Shakespearen kolme teosta ovat erilaisia.

Iloinen uutinen on joka tapauksessa se, että Digital Humanities on yksi ehdotettu painopisteala humanistiselle tiedekunnalle ja heillä on aikomus perustaa DH Lab myös Helsingin yliopistoon, aluksi todennäköisesti kevyellä organisoitumisella ja monitieteisesti. Toivottavasti kuulemme tästä pian lisää! (Mustajoelta terveisiä, että potentiaaliset yliopiston ulkopuoliset rahoittajat ovat kuulemma tervetulleita – yliopistorahoituksen ehdoilla kun mennään 🙂

Edit 4.12.2014: Lisätty linkit Qaiku-keskusteluun ja Storify-koosteeseen sekä virke toiseksi viimeiseen tekstikappaleeseen.